Investigador de OpenAI se va para crear una startup de descubrimiento de fármacos con IA, buscando $200M con valoración de $2B

Miles Wang, quien estudió cómo la IA puede acelerar la ciencia, aparentemente está dejando OpenAI para iniciar una empresa enfocada en encontrar nuevos medicamentos más rápidamente.

AI2Day Newsdesk· 3 min read
A top-down flat-lay view of a laboratory bench covered with glass vials, molecular model kits, and a glowing tablet screen displaying abstract network diagrams
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Puntos clave

  • Miles Wang, investigador de OpenAI, se va para lanzar una startup de descubrimiento de fármacos, según cuatro fuentes con conocimiento de sus planes.
  • La startup está en conversaciones para recaudar aproximadamente $200 millones con una valoración de $2 mil millones, aunque Wang ha cuestionado esas cifras específicas.
  • La firma de capital de riesgo Lightspeed aparentemente está en conversaciones para liderar la ronda de financiamiento.
  • La empresa podría enfocarse en encontrar nuevos usos para medicamentos que ya existen o que fallaron en ensayos clínicos previos, según dos fuentes.
  • Wang se unió a OpenAI en 2024 después de dejar Harvard, donde estudiaba ciencias de la computación.

Miles Wang se unió a OpenAI en 2024 directamente desde Harvard, donde había sido estudiante de pregrado estudiando ciencias de la computación. Pasó los últimos dos años coautorizando investigaciones sobre cómo los modelos de IA, la tecnología detrás de herramientas como ChatGPT, pueden acelerar el descubrimiento científico. Ahora, primero reportado por TechCrunch AI, se va para construir algo propio.

Wang está en conversaciones para recaudar aproximadamente $200 millones con una valoración de $2 mil millones para una nueva startup enfocada en descubrimiento de fármacos impulsado por IA. La firma de capital de riesgo Lightspeed aparentemente está en conversaciones para liderar la ronda. Wang cuestionó las cifras de financiamiento reportadas y la descripción de la empresa pero no proporcionó correcciones. Lightspeed no comentó. Las conversaciones están en curso y los detalles podrían cambiar.

Se espera que varios otros investigadores de OpenAI se unan a la nueva empresa.

La startup podría enfocarse en un rincón específico y práctico del desarrollo de medicamentos: encontrar nuevos usos para medicinas que ya existen o que fallaron en ensayos clínicos anteriores. Este enfoque es importante porque los medicamentos ya aprobados por la FDA, la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos que supervisa la seguridad de medicinas, han pasado pruebas de seguridad. Omitir esa etapa puede reducir años del camino hacia los pacientes e ingresos.

Para la gente común, esto eventualmente podría significar acceso más rápido a tratamientos, particularmente para condiciones donde los pipelines de medicamentos son limitados.

Las conversaciones de recaudación de fondos llegan en un momento saturado y bien financiado para el campo. Chai Discovery, una startup que usa IA para predecir cómo interactúan las moléculas para que los investigadores identifiquen nuevos candidatos de medicamentos, anunció el martes que recaudó $400 millones con una valoración de $3.8 mil millones. Su cofundador Josh Meier también provino de OpenAI. Por separado, Isomorphic Labs, que salió de Google DeepMind, el brazo de investigación de IA de Alphabet, recaudó una ronda de financiamiento Serie B de $2.1 mil millones en mayo de 2026.

Los inversores claramente están dispuestos a apostar grandes sumas en que la IA puede genuinamente acortar el proceso de descubrimiento de fármacos, que tradicionalmente toma más de una década y cuesta miles de millones de dólares.

¿Qué significa esto para los pacientes?

Nada cambia en la farmacia mañana. El descubrimiento de fármacos, incluso con IA acelerando la investigación temprana, todavía requiere años de ensayos clínicos antes de que cualquier nuevo tratamiento llegue a las personas. Lo que las herramientas de IA pueden hacer es reducir la lista de candidatos prometedores más rápidamente, reduciendo el tiempo y costo que los investigadores gastan en callejones sin salida. Si el enfoque funciona a escala, los pacientes con condiciones raras o desatendidas podrían ver más opciones llegar más pronto de lo que el sistema actual permite.

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